Curso Apache Spark Madrid

Procesamiento de datos en memoria

Curso Apache Spark Madrid

Profesores
Fernando Agudo
Categoría:
Cursos Big Data presenciales/
399.00€

399.00€

Matricúlate
Duración: 20 horas
Certificación Formación Hadoop

Descripción del curso

Para próximas convocatorias contactar con administracion@formacionhadoop.com

Curso presencial de 20 horas recomendado a desarrolladores que quieran aprender la tecnología de procesamiento de datos “in- memory” más puntera del mercado.

Requisitos

  • Conocimientos básicos en programación (Python o Scala)
  • Conocimientos básicos de Linux/Unix
  • Comprensión de los conceptos informáticos comunes
  • No se requiere conocimientos previos de Hadoop – Spark

Materiales del curso

  • Temario completo del máster en formato pdf
  • Ejercicios prácticos (cuaderno de ejercicios, soluciones y datasets)
  • Material privado complementario para facilitar el aprendizaje(vídeos y documentos)
  • Examen de certificación de Formación Hadoop
  • Canal de Youtube con vídeo tutoriales para facilitar el aprendizaje
  • Máquina virtual configurada para el curso
  • Bolsa de Empleo

Título Formación Hadoop

  • Una vez finalizado el curso, el alumno recibirá el título que acredita que ha asistido al curso presencial de Apache Spark.

Certificación Formación Hadoop

  • Una vez finalizado el curso, el alumno debe realizar el examen tipo test para obtener la certificación de “Apache Spark” otorgada por Formación Hadoop.

Tutorías

El alumno dispone de varios métodos para solventar sus dudas:

  • Contacto con el tutor del curso vía email.
  • Contacto con los alumnos/profesores a través del foro.
  • Tutorías vía Skype.

TEMARIO

Desarrollador Apache Spark

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Sobre los profesores

Fernando Agudo
Ingeniero en Informática, cuenta con múltiples certificaciones en el área de Big Data. Ha desarrollado su carrera profesional como consultor de big data para importantes compañías como BBVA y Santander. Actualmente es Arquitecto Big data en Pragsis Bidoop, actividad que compagina con su labor docente.